Fully distributed scheduling in cloud-RAN systems
Notice bibliographique
Résumé
Cloud Radio Access Networks (C-RAN) promise to leverage cloud computing capabilities for enhancing the quality and coverage of next generation 5G networks. 5G networks shall witness an increasing density of users and access points, very small latencies, more bandwidth resources, and the use of virtualized hardware for baseband processing. Within such an environment, the problem of scheduling the network users across the radio resources might become a bottleneck of the system. In this paper, we study the problem of fully distributed scheduling in C-RAN systems. The idea is that each user's base band processing unit (BBU) tries to guess whether its user should be scheduled or not. First, we focus on the case of maximum throughput scheduling and Rayleigh channels, and provide closed-form expression for the expected effective channel and signal-to-noise ratio (SNR) in the distributed scenario. In order to deal with general channels and schedulers, we adopt the classification techniques from machine learning. We discover an interesting relationship between the fairness of the scheduler, and its ability to be distributed. In particular, schedulers which are more fair are also more prune to prediction errors in the distributed scenario. Finally, we provide simulation results that show that distributed scheduling can provide up to 90% of the performance of the centralized case.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».